58 同城是一个大型的综合性生活服务平台，每天会产生海量的数据。设计一个大数据处理系统，用于分析用户行为、业务趋势等，要求系统具有高吞吐量、低延迟和可扩展性，你会如何进行系统架构设计？

答题要点

可采用整体架构分层设计法。从数据采集、存储、处理、分析和展示等层面阐述。关键要点：1. 数据采集：使用 Flume 或 Kafka 采集海量数据，保证高吞吐量。2. 数据存储：采用 HBase 或 Ceph 存储数据，支持大规模数据存储。3. 数据处理：使用 Spark 或 Flink 进行实时和离线处理，降低延迟。4. 数据分析：使用机器学习算法进行用户行为和业务趋势分析。5. 数据展示：使用 Tableau 等工具进行可视化展示。示例话术：我会用 Flume 采集数据，保证高吞吐量。用 HBase 存储数据，支持大规模存储。使用 Spark 进行实时和离线处理，降低延迟。运用机器学习算法进行数据分析，最后用 Tableau 进行可视化展示，实现一个具有高吞吐量、低延迟和可扩展性的大数据处理系统。